Questões de Estatística - Estimativa de Máxima Verossimilhança para Concurso

Os pressupostos do modelo de regressão linear simples estão relacionados às propriedades dos estimadores de Mínimos Quadrados Ordinários (MQO), Melhor Estimador Linear Não Tendencioso (BLUE) e Máxima Verossimilhança (MV).

Sobre essas vinculações, é correto afirmar que:

O Método de Mínimos Quadrados (MQ), o Método dos Momentos (MM) e o de Máxima Verossimilhança (MV) estão entre os mais usados para estimação pontual de parâmetros.

Sobre esses, é correto afirmar que:

Considere o modelo de regressão linear simples, expresso como Y_i = α + βx_i + ϵ_i , i = 1, ..., n e ϵ_i^~normal(0, σ² ). O logaritmo da função de verossimilhança dos três parâmetros, que pode ser expresso como log L(α, β, σ² |x, y), é:

Em 20 experiências de 4 provas cada uma, obteve-se a seguinte distribuição:
Observação: n_i é o número de experiências nas quais um determinado acontecimento ocorreu x_i vezes. Admitindo que este acontecimento trata de uma variável aleatória X obedecendo a uma distribuição binomial , em que x é o número de ocorrências de um certo acontecimento em m provas, tem-se, com base nas 20 experiências, que a estimativa pontual de p pelo método da máxima verossimilhança é